Beyond participation: power relations, information flows, and collaboration in water governance: a case of the Pra River Basin, Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Effective stakeholder participation in water resources management presents both opportunities and challenges within river basin contexts. This study investigates how governance structures influence power relations, information flows and collaboration among stakeholders in Ghana's Pra River Basin. Through 41 interviews with institutional and community-level actors, including government agencies, NGOs, and community-based organizations findings reveal a centralized governance model dominated by state institutions. Despite their high interest, community-based actors remain marginalized due to a lack of clearly defined roles in water governance and weak institutional integration. The high centrality scores of state institutions highlight their dominant position in the network, where information flows primarily among them, limiting direct engagement with weaker community-based actors. This structural imbalance reduces opportunities for meaningful participation in water governance, reinforcing the marginalization of nonstate actors in decision-making. Addressing these governance challenges requires a shift towards polycentric governance models that decentralize authority ensure multi-stakeholder participation at different levels of water governance and institutionalize inclusive decision-making frameworks. This study highlights the need for more practical governance reforms to bridge the institutional disconnect between state and non-state actors within the river basin ensuring a more resilient, inclusive, equitable, and participatory water governance in the Pra Rive Basin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».